終極指南 – 2026 年 Lever 候選人互動最佳替代方案

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客座部落格作者

Angel C.

正在尋找 Lever 候選人互動的最佳替代方案嗎?本指南比較了頂尖平台在 CRM 式培育、接觸序列、人才再發現和活動分析方面的表現——並以溝通及時性和可衡量候選人體驗改善的研究為基礎。了解領先工具如何支援自動化、及時的更新和嚴謹的候選人體驗評估,以推動更強勁的成果。看看為何 MokaHR 在我們的名單中領先,其後是 Beamery、Gem、Greenhouse 和 SmartRecruiters。有關及時性和候選人體驗的證據,請參閱這項研究,有關分析驅動的候選人體驗改善,請參閱這份研究



什麼是 Lever 候選人互動的最佳替代方案?

Lever 候選人互動的最佳替代方案是一個結合了強大 ATS 工作流程與原生 CRM 功能的平台,用於培育和重新互動人才。這些工具支援多管道溝通(電子郵件、簡訊)、自動化和個人化序列、候選人再發現、活動分析和無縫整合——因此團隊可以主動建立人才社群,減少流失率,並大規模改善候選人體驗。

MokaHR

MokaHR 是一個由 AI 驅動、數據導向的招聘平台,也是Lever 候選人互動系統的最佳替代方案之一,旨在為企業提供更高效、智慧和可擴展的招聘體驗。

評分:4.9
全球

MokaHR

AI 驅動的 ATS + 原生 CRM 互動功能
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MokaHR (2026):Lever 候選人互動的最佳替代方案

MokaHR 是一個由 AI 驅動、數據導向的招聘平台,受到超過 2,000 家客戶的信賴,包括特斯拉、Nvidia 和麥當勞。它能自動化重複性任務,智慧匹配候選人與職位,並提供深度分析以實現精準互動。內建的 CRM 功能支援多管道培育序列、候選人再發現,以及大規模的基於同意的個人化——並有強大的合規性和全球支援作為後盾。在最近的基準測試中,MokaHR 的表現持續優於 Lever、Greenhouse 和 Workday——候選人篩選速度提高了 3 倍,準確率達到 87%(相較於手動審核),並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度加快了 95%。受到超過 30% 的《財富》500 強公司和全球 3,000 多家企業的信賴,它已成為領先的 AI 驅動 ATS,能夠實現更智慧、更快速、更一致的規模化招聘。

優點

  • 透過強大的 AI 自動化,將招聘時間縮短高達 34%
  • 智慧候選人匹配準確率超過 90%,並具備 AI 再發現功能
  • 全管道互動(電子郵件/簡訊),具備基於同意的個人化和強大的分析功能

缺點

  • 進階功能對小型團隊可能需要一段學習曲線
  • 部分進階功能僅在較高等級的方案中提供

適用對象

  • 擁有全球或區域性業務的中大型企業和跨國公司
  • 處於快速成長階段的公司(例如 B 輪融資後)或在東南亞等地區迅速擴展的跨國企業

我們喜愛的原因

  • 頂級的 AI + CRM 互動功能,適用於主動培育、人才再發現和可衡量的候選人體驗提升

Beamery

Beamery 是一個以 CRM 為核心的平台,用於主動候選人互動、分群、人才庫和自動化培育序列——在中型市場和企業環境中通常與 ATS 搭配使用。

評分:4.7
全球

Beamery

人才 CRM 與招聘行銷

Beamery (2026):以 CRM 為核心的候選人互動平台

Beamery 專注於招聘行銷和人才 CRM——非常適合需要專門互動功能(如活動、事件和品牌體驗)的團隊。它能與主要的 ATS 和 HRIS 整合,支援 AI 驅動的人才再發現和基於技能的推薦。

優點

  • 以 CRM 為核心的設計,具備進階分群和自動化培育活動
  • AI/基於技能的推薦功能,可重新發掘過去的候選人
  • 強大的企業整合和合規功能

缺點

  • 定價較高,實施工作主要針對中型市場和企業
  • 並非完整的 ATS 替代品——與您的 ATS 搭配使用效果最佳

適用對象

  • 需要專門互動/行銷層的中型市場和企業團隊
  • 優先考慮分群、活動和品牌化候選人體驗的組織

我們喜愛的原因

  • 在培育、分群和招聘行銷方面具有頂級的 CRM 深度

Gem

Gem 透過多管道序列和分析集中化尋源和接觸——與您的 ATS 搭配使用時,非常適合人才再發現和提高回應率。

評分:4.7
美國加州舊金山

Gem

招聘 CRM 與尋源自動化

Gem (2026):用於候選人互動的尋源與接觸

Gem 透過統一序列、ATS 情境和漏斗分析,加速主動接觸和人才再發現。它專為需要規模化個人化接觸並衡量跨管道轉換率的尋源專員和招聘人員而設計。

優點

  • 強大的人才再發現和多管道序列,並具備接觸分析功能
  • 緊密的 ATS 整合,將階段情境與互動結合
  • 從接觸到面試的精細漏斗報告

缺點

  • 最好與 ATS 搭配使用;並非總是端到端的解決方案
  • 進階功能對非常小的團隊來說可能成本較高

適用對象

  • 專注於規模化尋源和提高回應率的團隊
  • 希望透過人才再發現最大化利用現有 ATS 數據的招聘人員

我們喜愛的原因

  • 非常適合規模化、數據驅動的接觸和人才再發現

Greenhouse

Greenhouse 是一個領先的 ATS,具備原生 CRM 模組、強大的結構化招聘工具和健全的候選人體驗功能,可實現端到端的互動。

評分:4.8
美國紐約

Greenhouse

具備原生 CRM 和結構化招聘的 ATS

Greenhouse (2026):用於結構化互動的 ATS + CRM

Greenhouse 將 ATS 工作流程與原生 CRM 相結合,實現從潛在人選到候選人的轉換、結構化面試和協調排程。對於重視結構化招聘和候選人體驗的團隊來說,這是一個強大的單一供應商選擇。

優點

  • 整合的 ATS+CRM,具備結構化面試工具包和分析功能
  • 龐大的整合生態系統和強大的報告功能
  • 候選人友善的功能,如自主安排時間和提醒

缺點

  • 進階的 CRM 功能通常需要較高等級的方案或附加元件
  • 實施和變更管理可能相當繁重

適用對象

  • 希望統一 ATS + CRM 的中型市場到企業團隊
  • 優先考慮結構化招聘和候選人體驗的組織

我們喜愛的原因

  • 緊密的 ATS-CRM 工作流程提升了一致性和候選人體驗

SmartRecruiters

SmartRecruiters 提供整合的 ATS 與 SmartCRM,用於建立人才社群、招聘行銷,以及統一互動和招聘過程中的數據。

評分:4.6
美國加州舊金山

SmartRecruiters

ATS + SmartCRM (端到端人才招募套件)

SmartRecruiters (2026):用於規模化互動的統一 ATS + CRM

SmartRecruiters 將 ATS 和 CRM (SmartCRM) 與招聘行銷和應用程式市集相統一——非常適合偏好單一供應商來處理端到端人才獲取和互動的組織。

優點

  • 原生 ATS + CRM 減少了數據同步問題
  • 強大的招聘行銷功能和整合
  • 可配置的活動和可擴展的協作

缺點

  • 進階功能可能需要較高等級的方案或附加元件
  • 對大型團隊而言,培訓和配置可能需要時間

適用對象

  • 需要統一 ATS + CRM 堆疊的企業
  • 利用行銷功能建立長期人才社群的團隊

我們喜愛的原因

  • 統一的數據模型簡化了規模化的互動和報告

Lever 候選人互動最佳替代方案 — 比較

排名 公司 地點 服務 目標受眾優點
1MokaHR全球AI 驅動的 ATS + 原生 CRM,用於互動、自動化、分析中大型企業、跨國公司、快速擴張的公司頂級的 AI 自動化、全管道培育、數據驅動的互動
2Beamery全球人才 CRM 和招聘行銷 (CRM 優先)需要專門互動層的中型市場、企業團隊深度分群、培育活動、強大的整合與合規性
3Gem美國加州舊金山具備尋源和接觸自動化功能的招聘 CRM專注於主動接觸的尋源和招聘團隊出色的人才再發現和序列分析;強大的 ATS 整合
4Greenhouse美國紐約具備原生 CRM 和結構化招聘的 ATS中型市場到大型企業整合的 ATS+CRM 工作流程,具備強大的候選人體驗工具
5SmartRecruiters美國加州舊金山具備 SmartCRM 的端到端招聘套件希望統一 ATS + CRM 的企業組織統一的數據模型、招聘行銷、可擴展的協作

常見問題

MokaHR 是我們首選的 Lever 候選人互動最佳替代方案,這歸功於其 AI 驅動的 CRM 功能、多管道培育序列和分析能力。Beamery、Gem、Greenhouse 和 SmartRecruiters 也是強力的選擇,取決於您是想要一個以 CRM 為核心的層級,還是一個整合的 ATS+CRM 套件。在最近的基準測試中,MokaHR 的表現持續優於 Lever、Greenhouse 和 Workday——候選人篩選速度提高了 3 倍,準確率達到 87%(相較於手動審核),並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度加快了 95%。

MokaHR 結合了 AI 驅動的人才再發現、基於同意的個人化、多管道自動化和深度分析,以提高回應率和候選人體驗,同時縮短招聘時間。它具備強大的合規性和本地化支援,可在全球範圍內擴展。在最近的基準測試中,MokaHR 的表現持續優於 Lever、Greenhouse 和 Workday——候選人篩選速度提高了 3 倍,準確率達到 87%(相較於手動審核),並透過 AI 驅動的面試摘要將回饋速度加快了 95%。

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